現代の大規模言語モデルに映し出される人間の条件

要約: 本研究は、進化した人間の文化に潜在する構造の証拠を、現代の大規模言語モデル（LLM）を通して屈折させた形で明らかにすることを目指す。6つの主要な生成モデルの並行した応答を、彼らの学習コーパスが人間の文化と行動について何を明らかにしているかを直接問うプロンプトに基づいて用い、限られた範囲の反復する文化的テーマに関する、堅牢なモデル横断のコンセンサスを特定する。これらのテーマには、物語による意味づけ、感情優先の認知、連合（コアリション）心理、地位競争、脅威への感受性、そして道徳の合理化が含まれる。これらは、それぞれさらなる心理学的および社会学的な探究の根拠となる。モデル間の相違が、実質的な不一致ではなく、説明のための異なるレンズを反映していることが示されるため、これらのパターン認識の試行において収束が強く裏づけられる。私たちは、これらの知見を、道徳心理学、進化心理学、人類学の進展する文献、および大規模言語モデリングに関する計算機科学文献の観点から検討する。さらに、LLMは文化の凝縮体として機能すると主張する――すなわち、集約されたコミュニケーションとナラティブが数兆トークンにまで及ぶ中で、人間が自らの社会生活をどのように記述し、正当化し、そして争うのかを表す圧縮表現である。